一文带你了解Java中synchronized原理

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今天给大家分享的是Java中 synchronized 的基本原理 

清风的CSDN博客

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目录

一、synchronized 基本特点 

二、加锁工作过程 

2.1 偏向锁 

2.2 轻量级锁 

2.3 重量级锁 

 三、其他的优化操作

3.1 锁消除 

3.2 锁粗化 


一、synchronized 基本特点 

结合上篇文章给大家分享的锁策略 , 我们就可以总结出 , Synchronized 具有以下特性 ( 只考虑 JDK 1.8)。
  • 开始时是乐观锁, 如果锁冲突频繁, 就转换为悲观锁
  • 开始是轻量级锁实现, 如果锁被持有的时间较长, 就转换成重量级锁
  • 实现轻量级锁的时候大概率用到的自旋锁策略
  • 是一种不公平锁
  • 是一种可重入锁
  • 不是读写锁

二、加锁工作过程 

JVM synchronized 锁分为 无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁 状态。会根据情况,进行依次升级。 

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2.1 偏向锁 

第一个尝试加锁的线程 , 优先进入偏向锁状态。
  • 偏向锁不是真的 "加锁", 只是给对象头中做一个 "偏向锁的标记", 记录这个锁属于哪个线程
  • 如果后续没有其他线程来竞争该锁, 那么就不用进行其他同步操作了(避免了加锁解锁的开销)
  • 如果后续有其他线程来竞争该锁(刚才已经在锁对象中记录了当前锁属于哪个线程了, 很容易识别当前申请锁的线程是不是之前记录的线程), 那就取消原来的偏向锁状态, 进入一般的轻量级锁状态。
  • 偏向锁本质上相当于 "延迟加锁", 能不加锁就不加锁, 尽量来避免不必要的加锁开销。
    但是该做的标记还是得做的, 否则无法区分何时需要真正加锁。

举个例子理解偏向锁:

假设男主是一个锁, 女主是一个线程。如果只有这一个线程来使用这个锁, 那么男主女主即使不领证结婚(避免了高成本操作), 也可以一直幸福的生活下去。
但是女配出现了, 也尝试竞争男主, 此时不管领证结婚这个操作成本多高, 女主也势必要把这个动作完成了, 让女配死心。

2.2 轻量级锁 

随着其他线程进入竞争 , 偏向锁状态被消除 , 进入轻量级锁状态 ( 自适应的自旋锁 )。此处的轻量级锁就是通过 CAS(后面我会给大家详细介绍)  来实现。
  • 通过 CAS 检查并更新一块内存 (比如 null => 该线程引用)
  • 如果更新成功, 则认为加锁成功
  • 如果更新失败, 则认为锁被占用, 继续自旋式的等待(并不放弃 CPU)

自旋操作是一直让 CPU 空转, 比较浪费 CPU 资源。因此此处的自旋不会一直持续进行, 而是达到一定的时间/重试次数, 就不再自旋了。也就是所谓的 "自适应"。

2.3 重量级锁 

如果竞争进一步激烈 , 自旋不能快速获取到锁状态 , 就会膨胀为重量级锁,此处的重量级锁就是指用到内核提供的 mutex 。
  • 执行加锁操作, 先进入内核态
  • 在内核态判定当前锁是否已经被占用
  • 如果该锁没有占用, 则加锁成功, 并切换回用户态
  • 如果该锁被占用, 则加锁失败, 此时线程进入锁的等待队列, 挂起等待被操作系统唤醒
  • 经历了一系列的沧海桑田, 这个锁被其他线程释放了, 操作系统也想起了这个挂起的线程, 于是唤醒这个线程, 尝试重新获取锁

 三、其他的优化操作

3.1 锁消除 

编译器+JVM 判断锁是否可消除,如果可以, 就直接消除。什么是 "锁消除"

 有些应用程序的代码中, 用到了 synchronized, 但其实没有在多线程环境下,(例如 StringBuffer)

StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("a");
sb.append("b");
sb.append("c");
sb.append("d");
此时每个 append 的调用都会涉及加锁和解锁,但如果只是在单线程中执行这个代码, 那么这些加
锁解锁操作是没有必要的, 白白浪费了一些资源开销。

3.2 锁粗化 

一段逻辑中如果出现多次加锁解锁 , 编译器 + JVM 会自动进行锁的粗化。
锁的粒度: 粗和细
实际开发过程中, 使用细粒度锁, 是期望释放锁的时候其他线程能使用锁。但是实际上可能并没有其他线程来抢占这个锁,这种情况 JVM 就会自动把锁粗化, 避免频繁申请释放锁。

举个例子理解锁粗化:

滑稽老哥当了领导, 给下属交代工作任务:
方式一:
  • 打电话, 交代任务1, 挂电话
  • 打电话, 交代任务2, 挂电话
  • 打电话, 交代任务3, 挂电话

方式二:

  • 打电话, 交代任务1, 任务2, 任务3, 挂电话
显然, 方式二是更高效的方案。


好啦,今天的分享就到这里!

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